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J-GLOBAL ID：202204005867933488
Research Project code：21471755
データトランスフォーメーション育種技術開発による育種効率の最大化
データトランスフォーメーション育種技術開発による育種効率の最大化
National award number：JPMJMI21C2
Study period：2021 - 2022
Organization (1)：
Principal investigator：
(
, 生命環境系, 准教授 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJMI21C2
Research overview：
トマト変異体のDNA変異情報と表現型情報を関連づけるアソシエーション解析を確立し、作物が将来示す表現型をデザインする遺伝子型をin silicoで予測する技術を開発する。品種改良技術をバックキャストの視点で考えると、育種家が望む形質に対して、どの遺伝子を、どのような遺伝子型に改変すればよいかの2点が鍵になる。現在は古典的な遺伝学(QTL解析等)に依存した手法が主に用いられているが、それらの情報を獲得するまでの労力と時間が課題である。即ち、品種改良に寄与する遺伝子と遺伝子型情報を効率的かつ迅速に獲得する技術基盤の整備が必要である。そこで本研究では、矮性トマト品種‘マイクロトム’の大規模変異誘発系統において、DNA変異情報を収集する一方、変異体の果実内成分を含む表現型情報を集積する。また、AIテキストマイニング技術で遺伝子の既知情報を収集する。そして、DNA変異情報と表現型情報を紐づける新奇アソシエーション解析手法を確立し、表現型情報を遺伝子型情報にトランスフォーメーションする技術を開発・検証する。
Terms in the title (4)：
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Research program：
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Parent Research Project：
Breakthrough technologies to accelerate breeding and strain improvement in biological production for a sustainable society
Organization with control over the research：
Japan Science and Technology Agency
